、训练、处理过程中保用户数据的安全性和防 止数据滥用，也是工业 AI 乃至工业大模型成功落地应用的挑战之一。 11 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 第三，实时响应问题。 工厂在线检测、智能驾驶等应用，需要系统实时做出 响应的情况下，需要模型能够实时处理输入数据并快 速做出响应。将场景应用端的数据再传输到云端处 理，庞大的数据量会造成带宽拥挤，影响处理的时效 性。 计算技术的进 步，人形机器人正在变得更加智能和自适应。它们能够实时分析环境数据，优化工作策略，甚至在遇到未知情况时进行自主 学习和决策。这种技术革新不仅提升了工业生产的灵活性和响应速度，也为未来工厂的智能化和数字化转型奠定了基础。 2.3.4 人形机器人 基础人形机器人负载 以满足需求的运动执行能力为 核心，任务相对固定，以传统 运控算法为主。 标准人形机器人负载 借助强化学习增强运动执行能 的机器学习模型分析处理。如果检测到缺陷，解决方案可以发出警报甚至停止设备。该解决方案包括英特尔® 酷睿™ i9 处理 器、英特尔® 至强® 可扩展处理器和英特尔® ARC A770 独立 GPU，正在部署到英特尔® 组装和测试工厂。 方案组件 基于第 12 代英特尔® 酷睿™ i9 边缘视觉控制器和英特尔® ARC A770 独立 GPU 以加速数据处理。数据传输速度约为 200 Gbit/秒。该系统可以存储约 40

生成施工 解说视频） ⚫ 具身智能：2026 年机器人将具备“触觉-视觉-力学”联觉（如凭触感判断水果成熟 度） 技术普惠： 1. 盲人通过触觉反馈装置“观看”电影 2. 工厂质检员用 AR 眼镜识别 0.01mm 级零件缺陷 ③分布式群体智能 ⚫ 区块链+AI：建立去中心化训练网络，数据贡献者可获得智能代币 ⚫ 联邦学习突破：医院间共享医疗模型但不泄露患者隐私 将成为“产业操作系统”，催生三大新兴经济形态： ①智能原生经济 生产范式：从“设计-制造-销售”转为“需求直连制造” 典型案例： ⚫ 用户描述理想沙发→AI 生成 3D 模型→工厂 48 小时定制交付 ⚫ 农民用方言描述病虫害→AI 诊断并调度无人机精准施药 ②认知增强服务 脑力租赁市场：普通人可出租 AI 训练能力（如标注数据获得收益） 教育革命：